JP2022146182A - 作業機械 - Google Patents

Abstract

【課題】障害物であるか砂埃であるかを適切に判定可能な作業機械を提供する。【解決手段】作業機械は、作業機械の周囲に存在する物体を検知する物体検知センサと、作業機械の車体状態を検知する車体状態検知センサと、物体検知センサにより物体が検知された場合に、物体検知センサにより検知された物体が存在する領域と、車体状態検知センサにより検知された車体状態とに基づいて、物体検知センサにより検知された物体が砂埃であるか否かを判定し、物体検知センサにより検知された物体が砂埃でないと判定された場合に、検知された物体が障害物として障害物の存在を報知する報知動作及び前記障害物と作業機械との接触を回避する回避動作の少なくとも一方を実行し、物体検知センサにより検知された物体が砂埃であると判定された場合に、報知動作及び回避動作の少なくとも一方を抑制した制御を実行するコントローラとを備える。【選択図】図５

Description

本発明は、物体を検知する物体検知センサを備えたダンプトラック等の作業機械に関する。

従来より、ダンプトラック等に代表される作業機械において、車体の周囲の障害物をセンサで検知した場合に、障害物の存在を運転者に報知する報知動作、及び障害物との接触を回避する回避動作（例えば、ブレーキ、回避操舵など）をする技術が知られている。

ここで、ダンプトラックの周囲には、障害物の他に、ダンプトラック自身が巻き上げた砂埃も存在する。そこで特許文献１には、ＴＯＦ方式の距離画像センサの反射強度が閾値より大きければ障害物と判定し、反射強度が閾値以下であれば砂埃と判定する技術が開示されている。

特開２０１９－２０３７７４号

しかしながら、特に砂埃の濃度が濃い場合において、距離画像センサの反射強度のみでは、障害物と砂埃とを正確に区別するのは難しい。一方で、障害物を砂埃と誤判定するのを防止するために、前述した反射強度の閾値を小さくすると、砂埃に対しても報知動作や回避動作が行われて、作業機械の作業効率が低下するという課題がある。

本発明は、上記した実状に鑑みてなされたものであり、その目的は、作業機械の周囲に検知された物体が、障害物であるか砂埃であるかを適切に判定可能な作業機械を提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明は、作業機械の周囲に存在する物体を検知する物体検知センサと、前記物体検知センサにより検知された検知情報に基づき前記作業機械の動作を制御するコントローラとを備える作業機械において、前記作業機械の車体状態を検知する車体状態検知センサを備え、前記コントローラは、前記物体検知センサにより物体が検知された場合に、前記物体検知センサにより検知された物体が存在する領域と、前記車体状態検知センサにより検知された車体状態とに基づいて、前記物体検知センサにより検知された物体が砂埃であるか否かを判定し、前記物体検知センサにより検知された物体が砂埃でないと判定された場合に、検知された物体が障害物として前記障害物の存在を報知する報知動作及び前記障害物と前記作業機械との接触を回避する回避動作の少なくとも一方を実行し、前記物体検知センサにより検知された物体が砂埃であると判定された場合に、前記報知動作及び前記回避動作の少なくとも一方を抑制した制御を実行することを特徴とする。

本発明によれば、物体検知センサにより検知された物体が、障害物であるか砂埃であるかを適切に判定することができる。なお、上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

ダンプトラックの側面図である。 ダンプトラックのハードウェア構成図である。 車体状態履歴テーブルのデータ構造を示す図である。 障害物報知処理のフローチャートである。 本実施形態に係る砂埃判定処理のフローチャートである。 ダンプトラックの周囲の状態を示す図である。 変形例に係る砂埃判定処理のフローチャートである。

本発明に係る作業機械の一例であるダンプトラック１の実施形態について、図面を用いて説明する。作業機械の具体例はダンプトラック１に限定されず、油圧ショベル、ホイールローダ、クレーン等でもよい。また、本明細書中の前後左右は、特に断らない限り、ダンプトラック１に搭乗して操作するオペレータの視点を基準としている。

図１は、ダンプトラック１の側面図である。図１に示すように、ダンプトラック１は、車体フレーム（車体）２と、車体フレーム２の前部の左右両端に回転可能に支持された一対の前タイヤ３ｌ、３ｒと、車体フレーム２の後部の左右両端に回転可能に支持された一対の後タイヤ４ｌ、４ｒと、車体フレーム２上に起伏可能に支持された荷台５と、ダンプトラック１を操作するオペレータが搭乗するキャブ６とを主に備える。

一対の前タイヤ３ｌ、３ｒは、オペレータによるステアリング操作によって舵角が変わる操舵輪である。一方、一対の後タイヤ４ｌ、４ｒは、走行モータ（図示省略）の駆動力によって回転する駆動輪である。なお、ダンプトラック１は、一対の後タイヤ４ｌ、４ｒそれぞれに独立して駆動力を伝達するために、一対の走行モータを備える。

荷台５は、ホイストシリンダ７の伸縮によって、車体フレーム２の後部のヒンジピン８を中心として、上下方向に起伏する。ホイストシリンダ７は、油圧ポンプ（図示省略）から供給される作動油によって、荷台５を起伏させる油圧シリンダである。ホイストシリンダ７は、一端が車体フレーム２に接続され、他端が荷台５に接続され、油圧ポンプから作動油の供給を受けて伸縮する。そして、ホイストシリンダ７が伸長すると荷台５が起立し、ホイストシリンダ７が縮小すると荷台５が倒伏する。

キャブ６は、車体フレーム２の前端のデッキ９上の左端に配置されている。キャブ６には、ダンプトラック１を操作するオペレータが搭乗する内部空間が形成されている。そして、キャブ６の内部空間には、オペレータが着席するシートと、シートに着席したオペレータにより操作される操作装置が配置されている。

操作装置は、ダンプトラック１を動作させるためのオペレータの操作を受け付け、受け付けた操作の内容を示す操作信号をコントローラ３０（図２参照）に出力する。オペレータによって操作装置が操作されることによって、車体フレーム２が走行し、荷台５が起伏する。なお、操作装置の具体例としては、レバー、ステアリングホイール、アクセルペダル、ブレーキペダル、スイッチ等が挙げられる。

図２は、ダンプトラック１のハードウェア構成図である。図２に示すように、コントローラ３０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３１と、メモリ３２とを備える。メモリ３２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、またはこれらの組み合わせである。

コントローラ３０は、メモリ３２に格納されたプログラムコードをＣＰＵ３１が読み出して実行することによって、後述する処理を実現する。メモリ３２は、ＣＰＵ３１によって実行されるプログラム及び車体状態履歴テーブル３３を記憶すると共に、ＣＰＵ３１がプログラムを実行する際のワークエリアとして用いられる。

但し、コントローラ３０の具体的な構成はこれに限定されず、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）などのハードウェアによって実現されてもよい。

コントローラ３０には、ＬｉＤＡＲセンサ２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ（物体検知センサ）と、速度センサ２２と、重量センサ２３と、ディスプレイ２４（報知装置）と、ブレーキ２５とが接続されている。そして、コントローラ３０は、ＬｉＤＡＲセンサ２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄから出力される点群データと、重量センサ２３から出力される重量信号と、速度センサ２２から出力される速度信号とに基づいて、ディスプレイ２４及びブレーキ２５の少なくとも一方を制御する。

ＬｉＤＡＲセンサ２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ（以下、これらを総称して「ＬｉＤＡＲセンサ２１」と表記することがある。）は、ダンプトラック１の周囲に存在する物体を検知する。より詳細には、ＬｉＤＡＲセンサ２１は、レーザ光を出射し、物体で反射された反射光を受光する。そして、ＬｉＤＡＲセンサ２１は、受光した反射光に基づいて点群データ（検知情報）を生成し、生成した点群データをコントローラ３０に出力する。点群データは、レーザ光を反射した複数の点の集合のデータである。そして、点群データは、ＬｉＤＡＲセンサ２１を基準として、各点の方向及び距離を示すデータを含む。

物体とは、ダンプトラック１の周囲に存在する物の総称である。物体は、例えば、障害物と、砂埃とを含む。障害物とは、ダンプトラック１の走行の妨げとなる物であって、例えば、他の車両、壁、岩石、木などである。砂埃とは、ダンプトラック１自身または他の車両によって巻き上げられて、空中を浮遊する砂粒である。

本実施形態では、図６に示すように、ダンプトラック１の周囲に前方領域４１、後方領域４２、左方領域４３、及び右方領域４４を設定する。そして、ＬｉＤＡＲセンサ２１ａ～２１ｄは、ダンプトラック１の周囲に設定された複数の領域４１～４４のうち、対応する領域４１～４４内（より詳細には、領域４１～４４の内側）の物体を検知する。但し、ダンプトラック１の周囲を複数の領域に区分する具体的な方法は、図６の例に限定されない。

本実施形態において、ＬｉＤＡＲセンサ２１ａは、ダンプトラック１の前面に取り付けられて、ダンプトラック１の周囲に設定された前方領域４１内に存在する物体を検知する。ＬｉＤＡＲセンサ２１ｂは、ダンプトラック１の後面に取り付けられて、ダンプトラック１の周囲に設定された後方領域４２内に存在する物体を検知する。ＬｉＤＡＲセンサ２１ｃは、ダンプトラック１の左側面（前タイヤ３ｌ及び後タイヤ４ｌの間）に取り付けられて、ダンプトラック１の周囲に設定された左方領域４３内に存在する物体を検知する。ＬｉＤＡＲセンサ２１ｄは、ダンプトラック１の右側面（前タイヤ３ｒ及び後タイヤ４ｒの間）に取り付けられて、ダンプトラック１の周囲に設定された右方領域４４内に存在する物体を検知する。

速度センサ２２は、ダンプトラック１の走行速度を検知し、検知結果を示す速度信号をコントローラ３０に出力する。重量センサ２３は、ダンプトラック１（より詳細には、荷台５）に積載された荷物（典型的には、土砂）の積載重量を検知し、検知結果を示す重量信号をコントローラ３０に出力する。速度センサ２２及び重量センサ２３は、ダンプトラック１の車体状態を検知する車体状態検知センサの一例である。また、走行速度Ｖ及び積載重量Ｍは、車体状態データの一例である。但し、車体状態検知センサ及び車体状態は、前述の例に限定されない。

ディスプレイ２４は、キャブ６内に設置されている。ディスプレイ２４は、コントローラ３０の制御に従って、キャブ６に搭乗したオペレータに情報（例えば、文字、画像）を表示する。但し、報知装置の具体例はディスプレイ２４に限定されず、点滅するＬＥＤランプ、音声を出力するスピーカ等でもよい。

ブレーキ２５は、前タイヤ３ｌ、３ｒ及び後タイヤ４ｌ、４ｒそれぞれを制動する。ブレーキ２５は、各タイヤと一体回転するブレーキディスクと、作動油が供給されることによってブレーキディスクを挟持するブレーキパッドとを備える。また、ダンプトラック１は、コントローラ３０の制御に従って、ブレーキパッドに対して作動油を給排する油圧回路を備える。

また、ＬｉＤＡＲセンサ２１ａ～２１ｄと、コントローラ３０とは、速度センサ２２及び重量センサ２３を備えるダンプトラック１に搭載されて、ダンプトラック１の周囲に存在する物体が障害物であるか砂埃であるかを判定する障害物判定装置を構成する。

図３は、車体状態履歴テーブル３３のデータ構造を示す図である。車体状態履歴テーブル３３は、時刻ｔ、走行速度Ｖ、積載重量Ｍ、及び砂埃の有無を対応付けて記憶している。コントローラ３０は、速度センサ２２によって検知された走行速度Ｖと、重量センサ２３によって検知された積載重量Ｍと、走行速度Ｖ及び積載重量Ｍを検知した時刻ｔとを含むレコードを、所定の時間間隔毎に繰り返し車体状態履歴テーブル３３に記憶させる。また、コントローラ３０は、後述する砂埃判定処理の判定結果（すなわち、砂埃の有無）を、対応するレコードに記憶させる。なお、車体状態履歴テーブル３３の各レコードにおいて、砂埃の有無は省略されてもよい。

次に、図４を参照して、コントローラ３０によって実行される障害物報知処理を説明する。図４は、障害物報知処理のフローチャートである。障害物報知処理は、ＬｉＤＡＲセンサ２１により検知された物体が障害物であるか砂埃であるかを判定して、判定結果に応じて報知動作及び回避動作の内容を変更する処理である。コントローラ３０は、所定の時間間隔毎に繰り返し障害物報知処理を実行する。

まず、コントローラ３０は、ＬｉＤＡＲセンサ２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄそれぞれから点群データを取得する（Ｓ１１）。また、コントローラ３０は、重量センサ２３及び速度センサ２２から車体状態データ（走行速度Ｖ、積載重量Ｍ）を取得する（Ｓ１２）。そして、コントローラ３０は、取得した車体状態データと、車体状態データの取得時刻とを含むレコードを、車体状態履歴テーブル３３に記憶させる。なお、ステップＳ１１、Ｓ１２の処理の実行順序は、図４の例に限定されず、逆順でもよいし、並列で実行されてもよい。

次に、コントローラ３０は、ＬｉＤＡＲセンサ２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄそれぞれから取得した点群データに基づいて、ダンプトラック１の周囲に物体が存在するか否かを判定する（Ｓ１３）。コントローラ３０は、例えば、点群データに含まれる複数の点を所定のアルゴリズムでグルーピングし、グルーピングした点の集合の形状及びサイズを判定する。そして、コントローラ３０は、所定の形状及びサイズの点の集合が存在する場合に、物体が存在すると判定する。ＬｉＤＡＲセンサ２１から出力される点群データに基づいて物体の有無を判定する方法は既に周知なので、詳細な説明は省略する。

そして、コントローラ３０は、ダンプトラック１の周囲に設定された全ての領域４１～４４内に物体が存在しないと判定した場合に（Ｓ１３：Ｎｏ）、ステップＳ１４～Ｓ１７の処理を実行せずに、障害物報知処理を終了する。一方、コントローラ３０は、ダンプトラック１の周囲に設定された領域４１～４４内の少なくとも１つに物体が存在すると判定した場合に（Ｓ１３：Ｙｅｓ）、後述する砂埃判定処理を実行する（Ｓ１４）。

次に、コントローラ３０は、砂埃判定処理で砂埃がないと判定した場合、すなわち、ダンプトラック１の周囲に検知された物体が障害物であると判定した場合に（Ｓ１５：Ｎｏ）、障害物の存在（例えば、障害物の位置）をディスプレイ２４に表示する（Ｓ１６）。障害物の存在を報知する報知動作の具体例は、ディスプレイ２４への表示に限定されず、ＬＥＤランプの点滅、スピーカからの警告音の出力などでもよい。

また、コントローラ３０は、ステップＳ１６において、ブレーキ２５を作動させてダンプトラック１を制動してもよいし、前タイヤ３ｌ、３ｒの舵角を変更して障害物との接触を回避してもよい。これらの処理は、障害物とダンプトラック１との接触を回避する回避動作の一例である。

一方、コントローラ３０は、砂埃判定処理で砂埃があると判定した場合に（Ｓ１５：Ｙｅｓ）、砂埃の発生をディスプレイ２４に表示する（Ｓ１７）。ステップＳ１７では、報知動作及び回避動作の少なくとも一方を、ステップＳ１６より抑制した制御が実行される。「報知動作を抑制する制御」とは、警報音を小さくしたり、警報を発する頻度を少なくすることである。また、「回避動作を抑制する制御」とは、ブレーキの制動力を弱めたり、回避するためのステアリングの操作量を少なくすることである。報知動作及び回避動作を抑制するとは、例えば、以下の態様が考えられる。

一例として、ステップＳ１６における報知動作では、ディスプレイ２４に障害物の存在を表示すると共に、スピーカから警告音を出力してもよい。一方、ステップＳ１７における報知動作では、ディスプレイ２４に砂埃の発生を表示し、スピーカからの警告音の出力を省略してもよい。他の例として、ステップＳ１７における回避動作では、ステップＳ１６における回避動作と比較して、ブレーキ２５の制動力を弱くしてもよい。さらに他の例として、ステップＳ１６では報知動作及び回避動作の両方を実行し、ステップＳ１７では報知動作のみを実行してもよい。

次に、図５及び図６を参照して、コントローラ３０によって実行される砂埃判定処理を説明する。図５は、本実施形態に係る砂埃判定処理のフローチャートである。図６は、ダンプトラック１の周囲の状態を示す図である。砂埃判定処理は、ＬｉＤＡＲセンサ２１ａ、２１ｂ、２１ｃ、２１ｄの検知結果と、速度センサ２２及び重量センサ２３の検知結果との組み合わせに基づいて、直前のステップＳ１３で判定した物体が障害物であるか砂埃であるかを判定する処理である。

まず、コントローラ３０は、速度センサ２２の検知結果に基づいて停車判定を行い（Ｓ２１）、重量センサ２３の検知結果に基づいて放土判定（Ｓ２２）及び積荷判定を行う（Ｓ２３）。以下、図３の時刻ｔｚにおける停車判定、放土判定、積荷判定を説明する。

停車判定とは、ダンプトラック１が停車した直後か否かを判定する処理である。コントローラ３０は、例えば、時刻ｔｚから過去に遡った所定の期間（例えば、時刻ｔｘ～ｔｚ）において、車体状態履歴テーブル３３記憶された走行速度Ｖｘ、Ｖｙ、Ｖｚが、非０から０に変化している場合に（例えば、Ｖｘ≠０＆Ｖｙ＝０）、ダンプトラック１が停車した直後だと判定する（Ｓ２１：Ｙｅｓ）。

但し、ダンプトラック１の停車直後は、ダンプトラック１の揺れやノイズの影響などで、速度センサ２２が０近傍の値を出力し続ける場合がある。そのため、コントローラ３０は、速度センサ２２によって検知されるダンプトラック１の走行速度Ｖが０に近い停車閾値となる場合に、ダンプトラック１が停車した直後だと判定してもよい。停車閾値は、ダンプトラック１が停車した直後に速度センサ２２から出力され得る速度信号で示される走行速度であって、ダンプトラック１の揺れやノイズを考慮した値である。すなわち、停車閾値は、０より僅かに大きい値である。但し、停車閾値に０を設定してもよい。

放土判定とは、ダンプトラック１の荷台５から土砂が放土された直後か否かを判定する処理である。コントローラ３０は、例えば、時刻ｔｚから過去に遡った所定の期間（例えば、時刻ｔｘ～ｔｚ）において、車体状態履歴テーブル３３記憶された積載重量Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚが閾値重量Ｍｔｈ以上減少している場合に（例えば、Ｍｘ－Ｍｙ＞Ｍｔｈ）、荷台５から土砂が放土された直後だと判定する（Ｓ２２：Ｙｅｓ）。

積荷判定とは、ダンプトラック１の荷台５に土砂が積み込まれた直後か否かを判定する処理である。すなわち、コントローラ３０は、時刻ｔｚから過去に遡った所定の期間（例えば、時刻ｔｘ～ｔｚ）において、車体状態履歴テーブル３３記憶された積載重量Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚが閾値重量Ｍｔｈ以上増加している場合に（例えば、Ｍｙ－Ｍｘ＞Ｍｔｈ）、ダンプトラック１に土砂が積み込まれた直後だと判定する（Ｓ２３：Ｙｅｓ）。なお、ステップＳ２２、Ｓ２３における閾値重量Ｍｔｈは、同一の値でもよいし、異なる値でもよい。

次に、コントローラ３０は、ステップＳ２１～Ｓ２３のいずれかが肯定判定の場合に（Ｓ２１：Ｙｅｓ／Ｓ２２：Ｙｅｓ／Ｓ２３：Ｙｅｓ）、ＬｉＤＡＲセンサ２１によって検知された物体のサイズが閾値サイズＳｔｈ以上か否かを判定する（Ｓ２４）。コントローラ３０は、例えば、ステップＳ１３でグルーピングされた点の数が閾値以上の場合に、物体のサイズが閾値サイズＳｔｈ以上だと判定する。なお、ステップＳ１３で２以上の領域内に物体が存在すると判定された場合、複数の物体それぞれのサイズと閾値サイズＳｔｈとを比較する。

次に、コントローラ３０は、２以上の領域内に閾値サイズＳｔｈ以上の物体が存在すると判定した場合に（Ｓ２４：Ｙｅｓ）、砂埃が発生する状況か否かを判定する（Ｓ２５）。コントローラ３０は、例えば、ステップＳ２１～Ｓ２３の判定結果（車体状態）と、ＬｉＤＡＲセンサ２１によって検知された物体が存在する領域とに基づいて、砂埃が発生する状況か否かを判定する。

図６（Ａ）は、前進していたダンプトラック１が停車した直後に発生し得る砂埃を示す図である。コントローラ３０は、左方領域４３及び右方領域４４それぞれの後方側（すなわち、後タイヤ４ｌ、４ｒの周辺）に閾値サイズＳｔｈ以上の物体５１、５２が存在する場合に、ダンプトラック１の周囲に検知された物体５１、５２が砂埃であると判定する。一方、後退していたダンプトラック１が停車した直後において、コントローラ３０は、左方領域４３及び右方領域４４それぞれの前方側（すなわち、前タイヤ３ｌ、３ｒの周辺）に閾値サイズＳｔｈ以上の物体が存在する場合に、ダンプトラック１の周囲に検知された物体５１、５２が砂埃であると判定する。

すなわち、コントローラ３０は、ダンプトラック１が停車してから所定の時間以内（時刻ｔｙ～ｔｚ）において、ダンプトラック１の周囲におけるダンプトラック１の左右で且つ前後に設定された領域内（換言すれば、ダンプトラック１の左右に設定された領域内において、直前の進行方向と反対側）に物体が存在する場合に（Ｓ２５：Ｙｅｓ）、ダンプトラック１の周囲に検知された物体が砂埃であると判定する（Ｓ２６）。「直前の進行方向と反対側」とは、例えば、ダンプトラック１の左右の領域４３、４４のうち、前タイヤ３ｌ、３ｒ（後退時）及び後タイヤ４ｌ、４ｒ（前進時）の側面を左右方向に平行に拡張した領域を指す。

図６（Ｂ）は、ダンプトラック１から土砂が放土された直後またはダンプトラック１に土砂が積み込まれた直後に発生し得る砂埃を示す図である。コントローラ３０は、後方領域４２及び右方領域４４それぞれの内側に閾値サイズＳｔｈ以上の物体５３、５４が存在する場合に、ダンプトラック１の周囲に検知された物体５３、５４が砂埃であると判定する。但し、この場合の物体は、左方領域４３内に存在してもよい。

すなわち、コントローラ３０は、積載重量Ｍが閾値重量Ｍｔｈ以上変化してから所定の時間以内（時刻ｔｙ～ｔｚ）において、後方領域４２、左方領域４３、及び右方領域４４のうちの少なくとも２箇所の領域内に物体が存在する場合に（Ｓ２５：Ｙｅｓ）、ダンプトラック１の周囲に検知された物体が砂埃であると判定する（Ｓ２６）。

図６（Ｃ）は、物体が砂埃でない例を示す図である。コントローラ３０は、例えば、領域４１～４４の１箇所のみの内側に物体５５が存在する場合に（Ｓ２５：Ｎｏ）、ダンプトラック１の周囲に検知された物体が障害物（すなわち、砂埃でない）であると判定する（Ｓ２７）。また、コントローラ３０は、ステップＳ２１～Ｓ２３の全てが否定判定の場合に（Ｓ２１：Ｎｏ＆Ｓ２２：Ｎｏ＆Ｓ２３：Ｎｏ）、ダンプトラック１の周囲に検知された物体が障害物であると判定する（Ｓ２７）。

さらに、コントローラ３０は、ダンプトラック１の周囲に検知された物体が障害物であるか砂埃であるかの判定結果（Ｓ２６、Ｓ２７）を、車体状態履歴テーブル３３の対応するレコードに記憶させる。そして、コントローラ３０は、この判定結果に基づいて、図４のステップＳ１５の処理を実行する。

上記の実施形態によれば、ＬｉＤＡＲセンサ２１により検知された物体が存在する領域と、速度センサ２２及び重量センサ２３により検知された車体状態とに基づいて、ダンプトラック１の周囲に検知された物体が障害物であるか砂埃であるかを適切に判定することができる。その結果、障害物及び砂埃に適した報知動作及び回避動作が実行されるので、ダンプトラック１の作業効率の低下が抑制される。

一例として、ダンプトラック１が停車した直後は、左方領域４３及び右方領域４４の内側（より詳細には、後タイヤ４ｌ、４ｒの周辺）に砂埃が発生しやすい。他の例として、荷台５に対する土砂の排土または積み込みの直後は、後方領域４２、左方領域４３、及び右方領域４４の内側に砂埃が発生しやすい。そのため、車体状態の判定結果（Ｓ２１～Ｓ２３）と、ＬｉＤＡＲセンサ２１により検知された物体の位置との組み合わせに基づいて、ダンプトラック１の周囲に検知された物体が障害物であるか砂埃であるかを判定するのが望ましい。

また、砂埃は、多くの障害物（例えば、他の車両など）と比較してサイズが大きい場合が多い。そこで上記の実施形態のように、物体のサイズを判定することによって（Ｓ２４）、ダンプトラック１の周囲に検知された物体が障害物であるか砂埃であるかをさらに適切に判定することができる。ステップＳ２４での具体的な判定方法は、グルーピングされた点の数に限定されず、物体の寸法の最大値または平均値と閾値サイズＳｔｈとを比較してもよい。また、砂埃は空中に浮遊しているので、障害物の高さを判定基準に加えてもよい。

［変形例］
図７を参照して、砂埃判定処理の変形例を説明する。図７は、変形例に係る砂埃判定処理のフローチャートである。なお、上記の実施形態との共通点の詳細な説明は省略し、相違点を中心に説明する。変形例に係る砂埃判定処理は、ステップＳ３１の処理が追加された点で上記の実施形態と相違する。また、変形例に係る砂埃判定処理では、ステップＳ２２～Ｓ２３の処理が省略されている。

変形例に係るコントローラ３０は、ダンプトラック１の周囲に砂埃が発生する状況だと判定した場合に（Ｓ２５：Ｙｅｓ）、ステップＳ３１の処理を実行する。以下、時刻ｔｙにダンプトラック１が停車（Ｖｙ＝０）した場合のステップＳ３１の処理を説明する。

コントローラ３０は、走行速度Ｖが０になる前の所定の時間（例えば、時刻ｔｗ～ｔｙ）以内において、左方領域４３及び右方領域４４それぞれの後方側（すなわち、後タイヤ４ｌ、４ｒの周辺）に閾値サイズＳｔｈ以上の物体が存在するか否かを判定する（Ｓ３１）。すなわち、コントローラ３０は、車体状態履歴テーブル３３の時刻ｔｗ～ｔｙに対応する「砂埃の有無」の欄を参照すればよい。

そして、コントローラ３０は、時刻ｔｗ～ｔｙの間に砂埃が発生していると判定した場合に（Ｓ３１：Ｙｅｓ）、ダンプトラック１の周囲に検知された物体が砂埃であると判定する（Ｓ２６）。一方、コントローラ３０は、時刻ｔｗ～ｔｙの間に砂埃が発生していないと判定した場合に（Ｓ３１：Ｎｏ）、ダンプトラック１の周囲に検知された物体が障害物である（すなわち、砂埃でない）と判定する（Ｓ２７）。

すなわち、コントローラ３０は、変形例に係る砂埃判定処理において、走行速度が停車閾値以下になってから所定の時間以内（時刻ｔｙ～ｔｚ）、及び走行速度が停車閾値以下になる前の所定の時間（時刻ｔｗ～ｔｙ）以内の両方において、ダンプトラック１の左右で且つ前後に設定された領域内（すなわち、ダンプトラック１の左右に設定された領域内において、直前の進行方向と反対側）に物体が検知された場合に（Ｓ２５：Ｙｅｓ＆Ｓ３１：Ｙｅｓ）、ダンプトラック１の周囲に検知された物体が砂埃であると判定する。

停車直後にダンプトラック１の周囲に砂埃が発生している場合、その直前の走行時にも砂埃が発生している可能性が高い。そこで、上記の変形例のように、停車直前及び停車直後の両方で砂埃が発生しているか否かを判定することによって、ダンプトラック１の周囲に検知された物体が障害物であるか砂埃であるかを、さらに適切に判定することができる。

上述した実施形態は、本発明の説明のための例示であり、本発明の範囲をそれらの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。当業者は、本発明の要旨を逸脱することなしに、他の様々な態様で本発明を実施することができる。

１ ダンプトラック
２ 車体フレーム
３ｌ，３ｒ 前タイヤ
４ｌ，４ｒ 後タイヤ
５ 荷台
６ キャブ
７ ホイストシリンダ
８ ヒンジピン
９ デッキ
２１ａ，２１ｂ，２１ｃ，２１ｄ ＬｉＤＡＲセンサ
２２ 速度センサ
２３ 重量センサ
２４ ディスプレイ
２５ ブレーキ
３０ コントローラ
３１ ＣＰＵ
３２ メモリ
３３ 車体状態履歴テーブル
４１ 前方領域
４２ 後方領域
４３ 左方領域
４４ 右方領域
５１，５２，５３，５４，５５ 物体

Claims (5)

1. 作業機械の周囲に存在する物体を検知する物体検知センサと、
   前記物体検知センサにより検知された検知情報に基づき前記作業機械の動作を制御するコントローラとを備える作業機械において、
   前記作業機械の車体状態を検知する車体状態検知センサを備え、
   前記コントローラは、前記物体検知センサにより物体が検知された場合に、
   前記物体検知センサにより検知された物体が存在する領域と、前記車体状態検知センサにより検知された車体状態とに基づいて、前記物体検知センサにより検知された物体が砂埃であるか否かを判定し、
   前記物体検知センサにより検知された物体が砂埃でないと判定された場合に、検知された物体が障害物として前記障害物の存在を報知する報知動作及び前記障害物と前記作業機械との接触を回避する回避動作の少なくとも一方を実行し、
   前記物体検知センサにより検知された物体が砂埃であると判定された場合に、前記報知動作及び前記回避動作の少なくとも一方を抑制した制御を実行することを特徴とする作業機械。
2. 請求項１に記載の作業機械において、
   前記物体検知センサは、前記作業機械の周囲のうち、互いに異なる領域に存在する物体をそれぞれ検知する複数のセンサからなり、
   前記コントローラは、複数の前記物体検知センサにより物体が検知された場合に、前記物体検知センサにより検知された物体が砂埃である判定することを特徴とする作業機械。
3. 請求項２に記載の作業機械において、
   前記車体状態検知センサは、前記作業機械の走行速度を検知する速度センサを含み、
   前記コントローラは、前記速度センサで検知された走行速度が停車閾値以下になってから所定の時間以内において、前記作業機械の周囲における前記作業機械の左右で且つ前後に設定された領域内に前記物体検知センサにより物体が検知された場合に、前記物体検知センサにより検知された物体が砂埃であると判定することを特徴とする作業機械。
4. 請求項３に記載の作業機械において、
   前記コントローラは、前記速度センサにより検知された走行速度が停車閾値以下になってから所定の時間以内、及び走行速度が停車閾値以下になる前の所定の時間以内の両方において、前記作業機械の周囲における前記作業機械の左右で且つ前後に設定された領域内に前記物体検知センサにより物体が検知された場合に、前記物体検知センサにより検知された物体が砂埃であると判定することを特徴とする作業機械。
5. 請求項２に記載の作業機械において、
   前記車体状態検知センサは、前記作業機械の積載重量を検知する重量センサを含み、
   前記コントローラは、前記重量センサにより検知された積載重量が閾値重量以上変化してから所定の時間以内において、前記作業機械の周囲における前記作業機械の後方、右方、及び左方に設定された領域のうちの少なくとも２箇所の領域内に前記物体検知センサにより物体が検知された場合に、前記物体検知センサにより検知された物体が砂埃であると判定することを特徴とする作業機械。

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